python - 将图像和标签列表转换为 np 数组以训练 tensorflow

Question

我正在使用有关卷积神经网络的教程。在此函数中，我使用:

# Train the model
train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    x={"x": X_train},
    y=y_train,
    batch_size=100,
    num_epochs=None,
    shuffle=True)
 mnist_classifier.train(
    input_fn=train_input_fn,
    steps=20000,
    hooks=[logging_hook])

哪里

type(X_train) 

列表

type(y_train)

列表

y_train[0]

'0'

X_train[0].shape

(30,29,3)

type(X_train[0])

numpy.ndarray

len(X_train)

39209

len(y_train)

39209

我收到以下错误:AttributeError:“列表”对象没有属性“形状”

Answer 1

X_train 看起来像一个列表 numpy 数组，而tensorflow 需要一个 numpy 数组，您可以通过以下方式将其简单地转换为 numpy 数组:

X_train = np.array(X_train)

或使用numpy.asarray函数，它的作用与上面完全相同:

X_train = np.asarray(X_train)

请记住，所有图像都应具有相同的尺寸才能进行转换。